ED Mathématiques et Informatique
Visualisation pour l'explication des réseaux de neurones profonds
par Luc-Etienne POMME-CASSIEROU (LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - 050-AMPHI (198) Domaine universitaire, 351, cours de la Libération, 33405 Talence, Bâtiment A30
devant le jury composé de
- David AUBER - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Anne VIALARD - Maîtresse de conférences - Université de Bordeaux - Examinateur
- François QUEYROI - Chargé de recherche - Université de Nantes - Examinateur
- Aurélie BUGEAU - Professeure des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Arnaud SALLABERRY - Professeur des universités - Université de Montpellier - Rapporteur
- Harold MOUCHERE - Professeur des universités - Université de Nantes - Rapporteur
La compréhension du monde qui nous entoure passe par l'observation et l'analyse des phénomènes qui le régissent. L'observation de ces phénomènes nécessite la collecte systématique de grandes quantités de données afin de construire des modèles représentatifs de la réalité. Finalement, les modèles sont utilisés pour extraire des connaissances et des propriétés sur l'objet d'étude. Plus les données sont complexes, plus il est difficile pour un humain de trouver des règles de traite- ment ou des concepts à extraire. C'est là que les algorithmes d'IA (par exemple, l'apprentissage automa- tique/apprentissage profond) entrent en jeu. La performance supérieure de ces algorithmes n'étant plus à démontrer, ils sont largement utilisés dans les matières où une prise de décision est nécessaire. Outre l'empreinte écologique préoccupante de ces outils, l'aspect éthique est également en jeu. En effet, ces algorithmes sont souvent considérés comme des “boîtes noires”, prenant des décisions arbitraires sans justification. La question de la responsabilité, en cas de mauvaise décision, se pose. Il devient nécessaire de construire des systèmes permettant de comprendre le comportement (bon ou mauvais) de ces algorithmes afin d'améliorer la confiance que l'on peut accorder à leurs décisions. Ce problème a donné naissance à un champ de recherche appelé XAI (eXplainable AI), qui est actuellement en pleine expansion. Cette thèse rassemble plusieurs contributions permettant d'analyser à plusieurs échelles et sous plusieurs angles, le comportement de réseaux de neurones entraînés, à partir de visualisations à destination d'experts, mais également d'utilisateurs non-experts. Plus précisément, nous proposons deux manières complémentaires d'analyser le fonctionnement d'un réseau. La première s'intéresse à l'architecture d'un réseau de neurones et à ses composants. Le but de cette méthode est de montrer comment évolue la discrimination des classes tout au long du réseau, pour un problème de classification. La seconde manière étudie le fonctionnement d'un réseau du point de vue des données qu'il traite. A l'échelle de données individuelles, puis à l'échelle de groupes de données, une méthode de visualisation est proposée pour illustrer les caractéristiques des données incitant un réseau à aboutir à une prédiction plutôt qu'une autre. Ces méthodes sont également accompagnées d'une visualisation pour comparer les performances de modèles à une échelle fine : celle des classes.
ED Sciences Chimiques
Mise au point et étude de réacteurs enzymatiques biomimétiques par une approche d'émulsions eau-dans-eau
par Léa WALDMANN (Institut des Sciences Moléculaires)
Cette soutenance a lieu à h00 - Amphithéatre 1 16 Avenue Pey Berland, ENSMAC Bâtiment A, 33600, PESSAC
devant le jury composé de
- Valérie RAVAINE - Professeure des universités - Bordeaux INP - Directeur de these
- Stéphane ARBAULT - Directeur de recherche - CNRS - CoDirecteur de these
- Florence AGNELY - Professeure des universités - Université Paris Saclay - Rapporteur
- Sophie GRIVEAU - Professeure des universités - Chimie ParisTech PSL - Rapporteur
- Lazhar BENYAHIA - Professeur des universités - Le Mans Université - Examinateur
- Chrystel FAURE - Professeure des universités - Bordeaux INP - Examinateur
Depuis plusieurs années, des systèmes se basant sur la séparation de phases liquides aqueuses (ATPS en anglais) ont été identifiés comme une voie possible de compartimentation pour produire des cellules synthétiques biomimétiques. En effet, cette séparation de phase permet la formation de domaines de compositions et donc de polarités différentes, qui peuvent modifier la distribution des espèces en milieu aqueux et être le siège de réactions biochimiques, notamment enzymatiques. Les émulsions eau-dans-eau sont un type d'ATPS, formées par deux polymères hydrosolubles mais non compatibles qui se ségrègent au sein de chaque phase. La stabilisation des émulsions eau dans eau est un véritable défi, en raison des tensions interfaciales très faibles entre les deux phases et de l'épaisseur de l'interface qui s'étend sur plusieurs nanomètres. Dans ce travail, nous présentons un nouveau type de stabilisant de type Pickering, des microgels bis-hydrophiles et thermosensibles, capables de stabiliser l'émulsion prototypique prototype composée de dextran (Dex) et de poly(oxyde d'éthylène) (PEO). De nouveaux microgels incorporant dans la même structure des chaînes de poly(N-isopropylacrylamide) (pNIPAM), ayant une affinité pour la phase PEO, et des chaines de DEX, ont été synthétisés avec différents rapports Dex/NIPAM. Les microgels ayant une teneur plus élevée en DEX ont révélé d'excellentes propriétés stabilisantes pour les émulsions en s'adsorbant à la surface des gouttes, démontrant ainsi le rôle fondamental de la bis-hydrophilie. Dans un second temps, des charges ont été intégrées dans ces particules, via l'ajout de groupements acide acrylique. Les microgels deviennent alors sensibles au pH et leur diamètre hydrodynamique varie en fonction de l'acidité du milieu. Ces différents compartiments aqueux ont ensuite été mis en jeu pour étudier leurs effets sur des réactions enzymatiques. La Glucose Oxydase (GOx) a été choisie comme enzyme modèle, du fait de sa robustesse et de son fonctionnement dans des conditions physiologiques. Elle catalyse l'oxydation du glucose par le dioxygène pour former de la gluconolactone et du peroxyde d'hydrogène (H2O2). L'activité de l'enzyme a été analysée dans différentes phases en détectant le H2O2 produit, d'abord via l'utilisation du réactif Amplex Red, générant après oxydation (catalysée par une peroxydase) un produit fluorescent, puis plus en détail par microélectrochimie, en détectant directement par oxydation la concentration locale de H2O2. La réaction enzymatique et sa cinétique ont été étudiées au sein des phases polymères et au sein de gouttes d'émulsion, afin de comprendre l'impact des systèmes ATPS sur la physico-chimie et donc sur la dynamique d'une réaction enzymatique.
ED Sciences Physiques et de l'Ingénieur
Plateforme bio-hybride Neurocardiaque pour une approche électroceutique
par Pierre-Marie FAURE (Laboratoire de l'Intégration du Matériau au Système)
Cette soutenance a lieu à 9h30 - Amphi Dom Laboratoire IMS, 351 Cours de la Libération, 33405 Talence Cedex, France
devant le jury composé de
- Timothée LEVI - Professeure des universités - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Guilhem LARRIEU - Directeur de recherche - LAAS-CNRS - Examinateur
- Noëlle LEWIS - Professeure des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Michela CHIAPPALONE - Professor - University of Genoa - Rapporteur
- Takashi KOHNO - Professor - Institute of Industrial Sciences, The University of Tokyo - Rapporteur
- Dominique DALLET - Professeur - Bordeaux INP - Examinateur
Aujourd'hui, les maladies cardiovasculaires constituent la cause principale de la mortalité dans le monde tandis que leur prévalence continuera a augmenté dans les années à venir de part l'évolution des modes de vie et de la démographie. Parmi ces maladies, les insuffisances cardiaques touchent le mécanisme de génération du battement cardiaque. Celui implique le système nerveux qui interagit avec le système cardionecteur pour générer le signal électrique à l'origine du rythme cardiaque. Afin de mieux étudier ces maladies et jeter les bases d'une solution thérapeutique, une plateforme capable de reproduire les mécanismes impliqués dans un cœur sain est développé au cours de cette thèse. Cette solution a pour vocation de s'appuyer sur des modèles cellulaires les plus plausibles possible dans l'idée de cibler un large spectre de phénomènes biologiques tout en y incorporant une capacité de calcul en temps-réel. Cette méthodologie permet d'insérer ainsi la plateforme dans un milieu bio-hybride où les entrées et sorties de la plateforme peuvent être indistinctement d'origine biologique ou artificielle. Ainsi, la plateforme a la possibilité de s'insérer dans une multitude d'environnements tout en facilitant sa mise en œuvre. De part son implémentation, elle offre de surcroît un environnement réplicable et malléable propice à l'étude du fonctionnement de l'axe neurocardiaque et une intégration dans des solutions thérapeutiques sur le plus long terme. Pour démontrer cet ensemble de capacités, des vérifications ont été réalisés avec l'utilisation en entrée de l'activité électrique de réseaux de neurones pour reproduire le système nerveux tandis qu'en sortie ont été placé des cardiomyocytes en guise de cœur. Ces dispositifs expérimentaux ont été conçu dans le but de s'approcher du fonctionnement de l'axe neurocardiaque tel qu'il existe dans l'organisme.